当AI工具在实验室指标中表现完美，却因割裂的领域知识、缺失的专家智慧、黑箱化的决策逻辑，在真实场景中屡屡“捉襟见肘”。技术理想与行业现实割裂，使金融、军事、医疗等行业陷入决策困局，尤其是在知识挖掘与决策支持方面。

● 军事推演中将“石油禁运”简化为经济制裁事件，却忽略资源依赖与战略意图的深层关联；

● 贷款审批中模型对行业风险和经济环境波动缺乏警觉，坏账风险暗藏；

● 医疗诊断工具能够标记出“异常影像”，却无法像医生一样串联病史与病理机制...

AI被困在“Know-What”的浅层认知中，而专家的“Know-How”未被有效应用。

为突破这一局限，最新升级的渊亭KGAG引入了“高级策略推理”模式，实现“大模型×知识图谱×专家策略×动态推理”的深度耦合，让AI像专家一样思考，从传统的知识认知问答跃升到行业场景的智慧决策推理，重塑行业决策链。

金融、军事、医疗等行业普遍由于三大能力断层深陷决策困局——领域知识融合断层、专家经验转化断层、动态决策解释断层，不仅制约了的运营效率，更影响了决策的科学性和可靠性。

渊亭科技推出的KGAG（Knowledge Graph Augmented Generation）框架，正是针对这些痛点需求应运而生。KGAG通过大模型与知识图谱的深度融合，显著提升了推理过程中的逻辑性与可解释性，为各行业提供了精准、高效的决策支持工具。

渊亭KGAG高级策略推理模式，实现了“大模型×知识图谱×专家策略×动态推理”的深度耦合，让行业专家经验与知识能够在知识检索与生成推理中自动融入到KGAG推理机中，动态构建专业化的决策支持索引，通过专家策略思维提升推理的解释性。

此创新突破行业决策中的深层断层问题，确保了每次推理不仅具备行业背景和深厚的业务支持，且能够提供高度可靠的决策依据，极大增强了不同行业应对复杂情境的能力。

KGAG高级策略推理-架构

1、思维链优化构建索引

● 采用推理链条分解（Reasoning Chain Decomposition，RCD）+层次化知识结构（Hierarchical Knowledge Structuring，HKS）技术，将复杂问题拆解为可执行的逻辑单元，便于支持复杂问题的层次化分解，生成更细粒度的索引。

● 对比MS GraphRAG和Ali KAG等平台采用平铺式、单维模式的索引构建，知识检索覆盖率提升30%。

2、推理机实现动态索引·

● 采用规则驱动索引扩展（Rule-driven Index Expansion，RIE）+动态索引驱动（Dynamic Indexing Driver，DID）机制，实时捕捉知识演化，显性化25%以上的隐性逻辑（如实体因果关系、上下游依赖），相对于KAG静态规则索引生成的有限且不完备信息明显得到提升。

● 案例：军事战例分析中，从太平洋战争“石油禁运”事件的经济制裁表象，挖掘出日本资源依赖、美国战略意图等20+隐性关联因子。

3、思维链提升内容生成

● 通过思维链逻辑生成（Reasoning Chain Logic Generation，RCLG）+链路约束生成（Chain Constrained Generation，CCG）机制，生成带可视化推理链路的内容，用户可“透视”AI决策逻辑，逐步检索与生成对应的内容，使生成内容丰富性、逻辑性和可解释性。

● 案例：医疗诊断建议附带症状关联图谱，明显提升纠错效率。

4、思维链优化构建索引

● 引入专家策略约束式（Expert Rule Synergy Mechanism,ERSM）规则协同机制，内嵌2000+条行业专家经验，通过协同机制的规则校验方式，有效避免与领域知识冲突的情况，确保结果专业性与合规性。

● 案例：军事推演结论与专家人工研判吻合度达90%，远超传统算法模型的效率，极大缩减人工时间。

在军事领域，战例分析是洞察战争规律、指导未来决策的关键环节。

历史战例深度分析

以太平洋战争“美国石油禁运”事件为例

“石油禁运”事件是太平洋战争的重要转折点，其背后涉及复杂的政治、经济和军事因素。传统分析往往将其简化为单一的经济制裁行为，忽略了资源依赖与战略意图的深层关联。

>> 渊亭KGAG高级策略推理模式

● 深入剖析事件的多维度因素，以系统化的思维框架为支撑，通过深度挖掘事件背后的复杂因素。

● 从国际政治格局到日本的资源依赖，从美国的战略意图到日本的军事反应，每一个环节都被精准分析、紧密关联，形成一个完整的推理链条。

历史经验现实推演

以2024年2月美国及其盟友对俄罗斯实施全面经济制裁为例

​2024年2月，美国及其盟友对俄罗斯实施全面经济制裁。如何借鉴历史经验，预测制裁对未来的影响，成为军事决策的关键问题。

>> 渊亭KGAG高级策略推理模式

● 推理其对未来局势的影响，通过历史与现实的结合，为军事决策提供前瞻性的分析支持。

● 融合军事专家的丰富经验与深刻判断，将战争局势、国家间关系等规律数字化、结构化后融入模型，使结论更贴近实际，为军事指挥人员提供高价值的决策参考。

在金融个贷放款批复审查中，风险评估依赖有限历史数据和静态模型，难以捕捉借款人的偿债能力和信用风险，尤其是在经济环境变化时缺乏动态监测能力；抵押物评估存在主观性，难以实时跟踪其市场价值变化，可能高估或低估抵押物价值，影响银行的风险控制。

场景：王先生希望申请200万元住房贷款，贷款期限30年，用于购买改善型住房，拟用所购房产抵押，房产位于城市核心区域，市场评估价值约300万元，银行需评估此贷款申请。

>> 渊亭KGAG高级策略推理模式

● 智能化决策支持：KGAG能够快速处理海量数据，综合考虑了收入、信用、负债比、贷款用途、行业风险及抵押物等多项因素，自动分析并给出可行的贷款审批建议，减少人工审核时间，从而提升了决策的智能化水平、效率及精准度。

● 专家策略思维应用：结合行业专家对改善型住房的认知，确保了贷款用途的合理性，考虑到市场评估价值与核心区域房产的稳定性，使得审批过程更加专业和有保障。

● 风险控制与决策透明性：系统通过全面分析其个人情况、市场环境以及风险因素，确保了贷款的批准合理，有效控制银行的风险。

渊亭KGAG高级策略推理模式，有效地将专家的专业知识和行业经验深度融入推理分析中，其分析结果不仅具备深厚的业务背景，而且深入挖掘潜在的复杂关系与影响因素，从而更精确地预测未来趋势和潜在连锁反应。

渊亭KGAG不仅可以应用于辅助决策、智能分析等传统场景，还可以拓展到智能风控、态势感知、战略推演、人机协同等更广泛、更前沿的应用领域，释放 AI 应用潜能。

未来，KGAG将持续迭代优化，为金融、军事、医疗等更多行业提供定制化的智能决策支持，推动其智能化升级、专业化发展，并助力实现更精确的战略规划与风险管理。